เนื้อหา
- Con คืออะไร
- ทำไมคอนดิชั่นถึงมีความสำคัญ?
- วิธีการที่ Con สามารถนำมารวมกับ Predictive Analytics
- การรวม Conual ช่วยทำนายผลสำเร็จอย่างไร
- ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
- การใช้งานจริงบางอย่าง
- อนาคตของการบูรณาการร่วม
- ข้อสรุป
ที่มา: Alexraths / Dreamstime.com
Takeaway:
การเพิ่มข้อผิดพลาดไปยังข้อมูลขนาดใหญ่สามารถทำให้ข้อมูลมีประสิทธิภาพและมีคุณค่ามากขึ้น
ร่วมกับการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เป็นตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญสำหรับคำแนะนำที่ประสบความสำเร็จ ไม่เพียง แต่คุณภาพความพร้อมใช้งานหรือราคาของผลิตภัณฑ์ แต่ "con" (ซึ่งเป็นเวลาจริง) ที่ช่วยให้คำแนะนำที่เหมาะสมที่สุดแก่ผู้ใช้ ผู้บริโภคสามารถใส่โปรไฟล์ที่แตกต่างกันสำหรับการซื้อที่แตกต่างกันดังนั้นการควบคุมแบบเรียลไทม์ซึ่งผู้บริโภคกำลังดำเนินการซื้อนั้นเป็นสิ่งสำคัญมากที่จะต้องให้คำแนะนำอย่างถูกต้อง (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ดูที่ Predictive Analytics สามารถปรับปรุงการรักษาพยาบาลได้อย่างไร)
Con คืออะไร
โลกกำลังฉลาดขึ้นและเชื่อมโยงถึงกันมากขึ้นทุกวัน ตอนนี้เนื่องจากการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นประจำทำให้มีการผลิตข้อมูลจำนวนมากทุกวันซึ่งกำลังเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ บ่อยครั้งที่เราคิดถึงข้อมูลขนาดใหญ่เราคิดถึงขนาดใหญ่และปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการจัดการ แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมดเนื่องจากข้อมูลนี้สามารถใช้สำหรับการปรับปรุงการขายของ บริษัท ต่าง ๆ ด้วยการใช้ข้อมูล conual ที่สร้างจากข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมาก
คอนเป็นจริงชิ้นส่วนของข้อมูลทางประวัติศาสตร์เกี่ยวกับวัตถุบางอย่าง วัตถุสามารถเป็นอะไรก็ได้จากที่ตั้งทางกายภาพที่แตกต่างกันไปจนถึงผู้คนเอง ข้อมูลนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากสามารถใช้ในการวิเคราะห์สถานการณ์ที่แตกต่างกันและทำการตัดสินใจที่เกี่ยวข้อง การควบคุมเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจโดยที่ไม่มีการตัดสินใจใดที่จะไปได้อย่างง่ายดาย โดยการใช้ข้อมูลดังกล่าวพร้อมกับข้อมูลขนาดใหญ่ธุรกิจสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปแบบประวัติศาสตร์และแนวโน้มในปัจจุบัน ดังนั้นข้อมูลประเภทนี้มีประโยชน์สำหรับ บริษัท ที่ต้องการตัดสินใจที่สำคัญบนพื้นฐานของข้อเท็จจริงและไม่คาดเดา
ทำไมคอนดิชั่นถึงมีความสำคัญ?
ข้อมูลร่วมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากการวิเคราะห์ที่ถูกต้องสามารถเพิ่มความสามารถในการผลิตขององค์กรและธุรกิจต่างๆ สามารถให้ข้อมูลที่สำคัญที่จำเป็นต่อแนวทางแผนขององค์กรเหล่านี้ เทคนิคการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ทันสมัยสามารถใช้ในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากจากอินเทอร์เน็ตหรือโลกแห่งความจริง ข้อมูลดังกล่าวสามารถนำไปใช้เพื่อการพัฒนาที่ดีขึ้นของสังคมโดยวิธีการทำนายที่ดีขึ้นซึ่งจะช่วยให้ผลกำไรมากขึ้นสำหรับธุรกิจและการแก้ปัญหาที่ชาญฉลาดสำหรับผู้บริโภค
ข้อมูลดังกล่าวสามารถทำให้มีประโยชน์มากยิ่งขึ้นด้วยการรวมเข้ากับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ ด้วยวิธีนี้ข้อมูลสามารถใช้สำหรับการทำนายภัยพิบัติทางธรรมชาติอย่างแม่นยำเช่นแผ่นดินไหวหรือพยากรณ์อากาศได้อย่างแม่นยำ ธุรกิจจะต้องวิเคราะห์ข้อมูลใหม่อย่างต่อเนื่องเพื่อประมวลผลข้อมูลทางการเงินใหม่เพื่อให้บริการที่มีประสิทธิภาพแก่ลูกค้า สำหรับสิ่งนี้พวกเขาจำเป็นต้องดึงข้อมูลจาก s, สมาร์ทโฟนและโซเชียลมีเดีย พวกเขาจะต้องดำเนินการกับข้อมูลทั้งหมดในแบบเรียลไทม์
วิธีการที่ Con สามารถนำมารวมกับ Predictive Analytics
การวิเคราะห์เชิงทำนายไม่ได้เป็นความก้าวหน้าล่าสุด - มันถูกค้นพบจริงเมื่อหลายปีก่อน อย่างไรก็ตามเทคนิคที่ใหม่กว่าซึ่งใช้เทคโนโลยีล่าสุดกำลังผลักดันการเคลื่อนไหวไปข้างหน้าได้เร็วกว่าที่คาดไว้และให้การคาดการณ์ที่แม่นยำสูงเกือบทุกครั้ง ความก้าวหน้าล่าสุดในด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและปัญญาประดิษฐ์ทำให้ธุรกิจจำนวนมากเกินผลกำไรโดยประมาณ แต่ก็เป็นไปได้ที่จะประสบความสำเร็จมากยิ่งขึ้น
สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้โดยการเข้าใจความจริงที่ว่าข้อมูลไม่สามารถเป็นประโยชน์จากมุมมองเดียวเท่านั้น จะต้องดูผ่านหลายมุมซึ่งสามารถทำได้โดยการสร้างโพรไฟล์ของผู้บริโภคชั่วคราวเช่นกัน นี่คือที่มาของข้อมูลทาง Conical ข้อมูล Conual สามารถนำมาใช้เพื่อจัดลำดับความสำคัญในด้านที่เฉพาะเจาะจงซึ่งอาจส่งผลกำไรมากขึ้น ในขณะที่บันทึกปกติเช่นบันทึกการทำธุรกรรมอาจไม่ให้ข้อมูลที่สำคัญมากเกี่ยวกับเรื่อง แต่ข้อมูลทั่วไปเช่นบันทึกพฤติกรรมสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นสำหรับการคาดการณ์ที่แม่นยำ
การรวม Conual ช่วยทำนายผลสำเร็จอย่างไร
หลายองค์กรวิเคราะห์แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเอนทิตีเป้าหมายและใช้ข้อมูลนี้เพื่อจัดทำแผนธุรกิจ เพื่อทำความเข้าใจสิ่งนี้เราสามารถใช้ตัวอย่างง่ายๆของเว็บไซต์เครือข่ายสังคมออนไลน์ที่ผู้ใช้สร้างข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับความชอบและไม่ชอบของพวกเขา เว็บไซต์เหล่านี้สามารถตรวจสอบเป็นประจำสำหรับข้อมูลพฤติกรรมที่สำคัญซึ่งสามารถนำมาใช้เพื่อทำการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ วิธีการตรวจจับรูปแบบที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นสามารถใช้ในสถานที่ดังกล่าวซึ่งมีการสร้างข้อมูลจำนวนมากเป็นประจำ
ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
คุณไม่สามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเมื่อไม่มีใครใส่ใจคุณภาพของซอฟต์แวร์
ข้อมูลขนาดใหญ่มีศักยภาพมหาศาลในการช่วยวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ข้อมูลที่ได้จากข้อมูลตามปกติก็มีความสำคัญอย่างมากสำหรับการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ที่ประสบความสำเร็จ อย่างไรก็ตามเพื่อให้มีประสิทธิภาพอย่างแท้จริงองค์กรจะต้องมีความรู้เพื่อนำไปใช้กับข้อมูลขนาดใหญ่ สิ่งนี้จะลดโอกาสในการเกิดข้อผิดพลาด (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ดู Back to School ด้วย Big Data Analytics)
การรวมกันของข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ที่ผิดพลาดอาจเป็นสิ่งที่ทรงพลังซึ่งสามารถช่วยในการทำนายผลลัพธ์ที่แตกต่างและปัจจัยอื่น ๆ ข้อได้เปรียบอื่น ๆ ของการใช้การวิเคราะห์ con คือช่วยให้องค์กรสามารถใช้ข้อเสียสำหรับการสร้างแบบจำลองโซลูชันสำหรับผู้ใช้อย่างถูกต้องและช่วยในการสังเกตพฤติกรรมที่ถูกต้องจากข้อมูลดังกล่าว
การใช้งานจริงบางอย่าง
มีการประยุกต์ใช้ข้อมูลทาง Conual มากมาย ตัวอย่างเช่นเมื่อเร็ว ๆ นี้ผู้ขายชิ้นส่วนคอมพิวเตอร์ออนไลน์ชื่อ ReplaceDirect เริ่มใช้บริการนี้เพื่อจัดการงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่รับมุมมองและลูกค้าสูงสุด บริษัท นี้ใช้ข้อมูลที่เป็นรูปธรรมสำหรับการคาดการณ์ของหลายรายการเช่นคำหลักที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดซึ่งจะใช้ในการค้นหาเว็บไซต์ของพวกเขาและราคาประมูลที่ดีที่สุดสำหรับคำค้นหามากที่สุดตามข้อมูล
บริการวิดีโอตามสั่งบางรายการยังรวมการใช้ข้อมูลตามปกติเพื่อคาดการณ์ภาพยนตร์ที่ต้องการมากที่สุดที่จะแสดงต่อลูกค้าและช่วงเวลาที่ดีที่สุดสำหรับการดูสูงสุด
อนาคตของการบูรณาการร่วม
การรวม Conual มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ต้องการกำไรสูงสุดด้วยการใช้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ด้วยการถือกำเนิดของอุปกรณ์มากขึ้นเรื่อย ๆ จะมีการสร้างข้อมูลมากขึ้นซึ่งสามารถขุดด้วยความช่วยเหลือของซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลขั้นสูง จากนั้นข้อมูลจะถูกประมวลผลอย่างรวดเร็วในข้อมูลที่เป็นประโยชน์
การทำเหมืองข้อมูลขั้นสูงและเทคนิคการประมวลผลซึ่งจะถูกนำไปใช้อย่างเต็มที่ในอนาคตอันใกล้นี้จะสามารถทำให้ข้อมูลที่ดีขึ้นและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในเวลาอันใกล้แบบเรียลไทม์ การสร้างแบบจำลองที่แม่นยำสามารถทำได้ผ่านข้อมูลนี้ ในอนาคตข้อมูลนี้อาจค้นหาแอปพลิเคชั่นในพื้นที่อื่น ๆ นอกเหนือจากภาคธุรกิจเช่นการค้นหารูปแบบของแผ่นดินไหวเพื่อทำนายการนัดหยุดงานครั้งต่อไปหรือการสร้างแบบจำลองแผนที่โรคระบาดได้อย่างง่ายดาย
ข้อสรุป
การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเป็นลักษณะสำคัญที่องค์กรจะต้องปรับและปรับปรุงเพื่อให้สามารถใช้งานบริการได้อย่างประสบความสำเร็จและเพื่อการคาดการณ์ผลลัพธ์ ข้อมูลยังสามารถรวมเข้ากับโมเดลเพื่อให้แม่นยำยิ่งขึ้น ข้อเสียยังสามารถช่วยในการสร้างภาพจำลอง ข้อมูลทั่วไปหากประมวลผลแบบเรียลไทม์สามารถเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับเอนทิตีได้มากเช่นความนิยมนั้นเพิ่มขึ้นหรือลดลง
การรวม Conual ยังช่วยให้ลูกค้าสามารถนำทางไปยังสถานที่ที่ต้องการได้อย่างง่ายดายและรวดเร็วและได้รับบริการที่ต้องการ ในทำนองเดียวกันองค์กรสามารถนำทางไปยังข้อมูลที่ต้องการได้ง่ายขึ้น สิ่งนี้จะช่วยให้ธุรกิจบรรลุผลกำไรมหาศาลและทำให้ลูกค้าพึงพอใจมากขึ้นเช่นกัน